एक डेवलपर के रूप में, गुणवत्ता कोड प्रदान करना महत्वपूर्ण है जो न केवल कार्यात्मक है बल्कि प्रदर्शन के लिए भी अनुकूलित है। डेवलपर क्षेत्र में अपने तीन वर्षों के दौरान, मैं एक व्यावहारिक डेवलपर से एक समीक्षक की भूमिका में परिवर्तित हो गया। समीक्षाओं के दौरान जिन प्रमुख क्षेत्रों पर मैंने ध्यान केंद्रित किया है उनमें से एक डेटाबेस क्वेरी अनुकूलन है।

डेटाबेस क्वेरीज़ पर ध्यान क्यों दें?
डेटाबेस क्वेरीज़ किसी एप्लिकेशन के प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकती हैं। एक अच्छी तरह से लिखी गई क्वेरी डेटा को कुशलतापूर्वक प्राप्त कर सकती है, जबकि एक खराब तरीके से लिखी गई क्वेरी अत्यधिक डेटाबेस हिट का कारण बन सकती है, जिससे पूरा सिस्टम धीमा हो सकता है। एक जूनियर डेवलपर के रूप में, आपको आश्चर्य हो सकता है कि कोड समीक्षा के दौरान इन प्रश्नों के प्रदर्शन का आकलन कैसे किया जाए। यह रही मेरी चेकलिस्ट।

डेटाबेस क्वेरी की समीक्षा के लिए चेकलिस्ट

1. डेटाबेस हिट्स की संख्या:

   • पहला कदम यह निर्धारित करना है कि कोड के एक टुकड़े द्वारा कितने डेटाबेस हिट किए जा रहे हैं। डेटाबेस में प्रत्येक हिट विलंबता जोड़ सकती है, इसलिए कम हिट का मतलब आम तौर पर बेहतर प्रदर्शन होता है।
   • प्रो टिप: निष्पादित क्वेरी की संख्या और प्रत्येक के लिए लगने वाले समय को ट्रैक करने के लिए Django के कनेक्शन.क्वेरीज़ और रीसेट_क्वेरीज़ का उपयोग करें। उदाहरण के लिए:

2. हिट की संख्या कम करना:

   • एक बार जब आपको हिट की संख्या पता चल जाए, तो अगला कदम यह देखना है कि क्या आप उन्हें कम कर सकते हैं। डेटाबेस हिट्स को कम करना अक्सर क्वेरीज़ को अनुकूलित करके या कई क्वेरीज़ को एक में जोड़कर हासिल किया जा सकता है।
   • मुख्य तकनीकें:
     • आलसी बनाम उत्सुक लोडिंग: समझें कि किसी क्वेरी का मूल्यांकन कब किया जा रहा है। आलसी लोडिंग क्वेरी में तब तक देरी करती है जब तक कि डेटा की वास्तव में आवश्यकता न हो, लेकिन इससे एन 1 क्वेरी समस्या हो सकती है। उत्सुक लोडिंग, चयन_संबंधित या प्रीफ़ेच_संबंधित का उपयोग करके, संबंधित ऑब्जेक्ट को एक ही क्वेरी में लाती है, जिससे हिट की कुल संख्या कम हो जाती है।
     • जॉइन्स: यदि आपको संबंधित तालिकाओं से डेटा की आवश्यकता है, तो जॉइन क्वेरी का उपयोग करने पर विचार करें। Django के चयन_संबंधित (विदेशी कुंजी संबंधों के लिए) और प्रीफ़ेच_संबंधित (अनेक-से-अनेक या विपरीत विदेशी कुंजी संबंधों के लिए) यहां आपके मित्र हैं।

3. अनावश्यक प्रश्नों से बचना:

   • अनावश्यक प्रश्नों की जांच करें, जहां एक ही क्वेरी को कई बार निष्पादित किया जाता है। परिणाम को कैशिंग करके या कोड को पुनर्गठित करके अक्सर इससे बचा जा सकता है।
   • उदाहरण: लूप के अंदर किसी संबंधित ऑब्जेक्ट के लिए क्वेरी करने के बजाय, सभी संबंधित ऑब्जेक्ट को लूप से पहले एक बार प्राप्त करें।

4. स्मृति संबंधी विचार:

   • हालांकि डेटाबेस हिट को कम करना महत्वपूर्ण है, मेमोरी उपयोग पर भी विचार करें। बड़े पैमाने पर डेटासेट को मेमोरी में लोड करने से आपका एप्लिकेशन धीमा या क्रैश हो सकता है। केवल वही रिकॉर्ड/डेटा प्राप्त करने का लक्ष्य रखें जिनकी आपको आवश्यकता है।

निष्कर्ष
प्रदर्शन के लिए डेटाबेस प्रश्नों की समीक्षा करना एक कौशल है जो समय और अनुभव के साथ विकसित होता है। एक जूनियर डेवलपर के रूप में, बुनियादी बातों पर ध्यान केंद्रित करके शुरुआत करें-डेटाबेस हिट की गिनती करना और उन्हें कम करने के तरीके ढूंढना। इस प्रक्रिया में कनेक्शन.क्वेरीज़, रीसेट_क्वेरीज़ और Django की ORM सुविधाएँ जैसे उपकरण अमूल्य हैं। समय के साथ, आप केवल कोड को देखकर प्रदर्शन समस्याओं का पता लगाने के लिए अंतर्ज्ञान विकसित करेंगे। तब तक, आपका मार्गदर्शन करने के लिए यहां चर्चा किए गए टूल और तकनीकों पर भरोसा करें।

अतिरिक्त युक्तियाँ:

1. निष्पादन योजना को समझें: अपने ORM प्रश्नों द्वारा उत्पन्न SQL निष्पादन योजना को समझकर गहराई से जानें। SQL में EXPLAIN जैसे उपकरण आपको यह समझने में मदद कर सकते हैं कि आपका डेटाबेस इंजन प्रश्नों को कैसे निष्पादित कर रहा है, जो संभावित अनुकूलन में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।

नए डेवलपर्स के लिए एक टिप:
अन्य लोगों के कोड की समीक्षा शुरू करने के लिए, आपको सिस्टम के प्रत्येक प्रवाह को जानने की आवश्यकता नहीं है। कोड गुणवत्ता और अनुकूलन जैसी छोटी चीज़ों की समीक्षा करके शुरुआत करें। बुनियादी बातों पर ध्यान केंद्रित करते हुए पहली बार प्रयास शुरू करें और अंततः, आप एक महान समीक्षक बन जाएंगे।
साथ ही, समीक्षा करते समय अपनी टिप्पणियों में अहंकारी होने के बजाय विनम्र और मददगार बनने का प्रयास करें। याद रखें, लक्ष्य कोड में सुधार करना और अपनी टीम की मदद करना है, न कि केवल गलतियाँ बताना।